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Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires (UMR 7599)

Le laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires (UMR 7599) dans sa forme actuelle a résulté au 1er janvier 1999 de la fusion de l'ancien Laboratoire de Probabilité de l'Université Paris 6 avec l'équipe de Probabilités et Statistique de l'Université Paris 7.

La thématique du laboratoire s'inscrit dans le domaine des mathématiques appliquées et a pour objet la modélisation, la description et l'estimation des phénomènes aléatoires

Le laboratoire compte environ 160 membres, dont 70 enseignants-chercheurs permanents, 75 thésards et post-doctorants, une équipe de soutien et support à la recherche de 6 personnes, répartis sur les deux sites de Jussieu et de Sophie Germain PRG. 

Il accueille de plus les activités de deux masters deuxième année, ce qui représente plus de 200 étudiants chaque année.

Les thèmes de recherche abordés ici concernent des domaines très variés et recouvrent aussi bien des mathématiques fondamentales que des applications et des interactions dans des domaines aussi divers que la médecine, les sciences humaines, les sciences de la vie, l'astrophysique, la finance ou les assurances...

Le laboratoire comprend six équipes : 

Processus stochastiques 

Modélisation stochastique

Théorie ergodique et systèmes dynamiques

Mathématiques financières et probabilités numériques 

Statistique

Probabilités, Statistiques et biologie. 

Francis Comets, Directeur du laboratoire 

DEEP LEARNING & ACCÉLÉRATION GPU À L’UPMC

L’expansion de l’intelligence artificielle avec le Deep Learning, ainsi que les développements récents de la simulation numérique sont étroitement liés aux modes de calcul massivement parallèles permis par les processeurs graphiques (GPU). Ces différents domaines connaissent actuellement une évolution considérable.

L’UPMC en collaboration avec NVIDIA, HP et ANEO organisent trois journées, 20, 21 et 22 novembre, consacrées aux thématiques du Deep Learning, de la simulation numérique et aux outils GPU permettant leur mise en oeuvre.

Ces journées proposent 1) une introduction au Deep Learning avec la présentation d’axes de recherche phares du domaine par des académiques et de « use cases » couvrant des domaines d’application clés par des intervenants industriels majeurs, 2) des labs NVIDIA visant à familiariser chercheurs et ingénieurs avec les techniques de programmation GPU pour le Deep Learning et le High Performance Computing (HPC), 3) une introduction au calcul GPU pour le HPC et la simulation numérique. Ces rencontres sont organisées par journées thématiques qui peuvent être suivies de façon indépendantes :

• 20 Novembre - Deep Learning : introduction, axes de recherche et use cases – Audience exécutifs, ingénieurs, chercheurs

• 21 Novembre - NVIDIA Labs : Deep Learning (3 labs) et HPC (1 lab) – Audience ingénieurs, chercheurs

• 22 Novembre – GPU et HPC : exemples et un lab NVIDIA HPC– Audience ingénieurs, chercheurs

INSCRIPTIONS

JOURNEE DE RENTREE 2017

La journée de rentrée du LPMA approche!

Nous vous attendons nombreux le 3 octobre à partir de 14h, à l'amphi Turing (Sophie Germain)!

SEMINAIRE DU LPMA

Le séminaire du LPMA fait sa rentrée! Rendez-vous au 3 octobre pour la première séance de l'année.

Le programme :

Octobre 2017

3 Octobre : Journée rentrée

10 Octobre : C. Toninelli (LPMA)

17 Octobre : Pas de séminaire

24 Octobre : S. Delattre (LPMA)

31 Octobre : Pas de séminaire


Novembre 2017

7 Novembre : A-L. Basdevant (Modal'X, Nanterre)

14 Novembre : I. Guiliani (LPMA)

21 Novembre : Y. Velenik (Genève)

28 Novembre : A. Asselah (LAMA, Créteil)


Décembre 2017

5 Décembre : S. Gaiffas (LPMA)

12 Décembre : R. Monasson (LTPENS)

19 Décembre : I. Kharroubi (LPMA)